模型 / LFM2.5-8B-A1B-APEX (LiquidAI / LocalAI)

LFM2.5-8B-A1B-APEX (LiquidAI / LocalAI)

8B参数1B激活MoE，消费级GPU可运行的APEX量化

作者 mudler

~4.8GB 4-bit许可需自查任务文本生成最近核对 2026-07-05

格式: 4-bit
文件: ~4.2GB
运行内存: ~4.8GB–6.2GB
运行时: localai
下载: 4,108

Hugging Face 源仓库 ↗

适合与不适合

入选理由: LiquidAI LFM2.5 的 APEX 量化版，提供多种 GGUF 文件，可直接用 LocalAI 或 llama.cpp 运行，适合低显存部署 MoE 模型。
对位: 对位Llama-3.2-1B/3B密集模型，激活参数相近
适合: 本地低成本对话 / 消费级GPU即时推理
不适合: 高精度复杂推理任务

独立证据与社区反馈

3 个独立来源最近验证 2026-07-05

社区关注度高(r/LocalLLaMA 211 赞),定位为可在消费级硬件上本地运行的 MoE 代理模型,速度快但编码能力弱。

本地部署:RTX 4060 笔记本可运行 Q4_K_M GGUF,约 76 tok/s,完全离线
工具调用与 JSON 结构化输出在实测中可用
多语言支持(日语/法语/阿拉伯语)通过测试

编码是明显短板:6 项实测中 4/5 的编码测试未通过

独立评测LFM2.5-8B-A1B — Fastest Local AI Agent on a Laptop? (6 Tests)
社区实测Liquid AI releases LFM2.5-8B-A1B : r/LocalLLaMA - Reddit
社区实测An On-Device MoE Model With 8.3B Total and 1.5B Active Parameters : r/machinelearningnews

可信度下载4.1k，11赞，基于llama.cpp，LocalAI团队出品

完整规格

规模: 8B (激活1B) · 下载 ~4.2GB · 显存最低 ~4.8GB · 推荐 ~6.2GB · 4-bit(估算)
授权: LFM1.0 · 需自查
框架: localai / llama.cpp
血统: 量化自 LFM2.5-8B-A1B
访问提示: Hugging Face 可能需要代理

下载动量

30天下载 3.9k → 3.8k

观测时间线

2026-07-01 · 当日卡片 →

模型家族

LFM2.5-8B-A1B (LiquidAI)
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